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导入（Load）功能就是将用户的原始数据导入到Doris中。导入成功后，用户即可通过Mysql客户端查询数据。Doris支持多种导入方式。 支持数据源 Doris提供多种数据导入方案，可以针对不同的数据源选择不同的数据导入方式。 Broker Load Stream Load 支持的数据格式 不同的导入方式支持的数据格式不同。
用户网络是否与互联网可以正常连通。 请按windows+R弹出运行框，在输入框内输入“cmd”弹出命令窗口，输入“ping www.baidu.com”。 用户网络防火墙策略是否限制了访问。 修改防火墙策略，或者暂时关闭防火墙。 用户网络是否需要通过代理才能访问互联网。 打开代理。
已提前准备好对接的RDS数据库实例及数据库用户名、密码。详细操作可以参考创建和连接RDS数据库实例。 已成功创建ClickHouse集群且集群和实例状态正常。 约束限制 RDS数据库实例和ClickHouse集群在相同的VPC和子网内。 在进行数据同步操作时需要评估对源数据库和目标数据库性能的影
HBase支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 在海量大数据场景下，表中的部分业务数据随着时间的推移仅作为归档数据或者访问频率很低，同时这部分历史数据体量非常大，比如订单数据或者监控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。
版本机制，支持保存数据的多个历史版本。 通用海量KeyValue数据存储与查询 应用类型 消息数据、报表数据、推荐类数据、风控类数据、日志数据、订单数据等结构化、半结构化的KeyValue数据均可以存储和查询。 应用场景 支持离线、在线海量KeyValue数据高速写入，并提供低延
冷热分离概述 海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据本身进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。 背景 在数据分析的实际场景中，冷热数据面临着不同的查询频次
let数据量过小，则数据的聚合效果不佳，且元数据管理压力大。如果数据量过大，则不利于副本的迁移、补齐，且会增加Schema Change或者Rollup操作失败重试的代价（这些操作失败重试的粒度是Tablet）。 当Tablet的数据量原则和数量原则冲突时，建议优先考虑数据量原则。
CloudTable ClickHouse支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。 Hot（热数据）：访问、更新频率较高，未来被调用的概率较高的数据，对访问的响应时间要求很高的数据。 Cold（冷数据）：不允许更新或更新频率比较低，访问
控数据，如果降低这部分数据的存储成本将会极大的节省企业的成本。 原理介绍 CloudTable HBase支持对同一张表的数据进行冷热分离存储。用户在表上配置数据冷热时间分界点后，HBase会依赖用户写入数据的时间戳（毫秒）和时间分界点来判断数据的冷热。数据开始存储在热存储上，随
ACTIVE：索引正常，可以正常读写。 UNUSABLE：索引被禁用，索引数据会正常写入，查询时无法使用这个索引。 INACTIVE：索引异常，索引数据与数据表不一致，跳过生成这个索引的索引数据，查询数据时无法使用这个索引。 BUILDING：索引数据正常批量生成，索引数据生成工具执行结束会自动转换到ACTIVE状态，此状态下可以正常读写。
Doris支持冷热数据分离特性。通过该特性，您可以将冷热数据分别存储在不同类型的存储介质中，以降低存储成本。主要适用以下场景： 数据存储周期长：面对历史数据的不断增加，存储成本也随之增加。 冷热数据访问频率及性能要求不同：热数据访问频率高且需要快速响应，而冷数据访问频率低且响应速度要求不高。
Key Model）。 这四种数据模型能够支持多种数据分析场景，例如日志分析、数据汇总分析、实时分析等。创建表时，您需要指定数据模型（Data Model），当数据导入至数据模型时，StarRocks会按照排序键对数据进行排序、处理和存储。四种数据模型介绍如下： 明细模型 明细模
查看集群的监控信息 操作场景 云平台提供的云监控服务，可以对CloudTable集群的运行状态进行日常监控。您可以通过管理控制台，直观地查看CloudTable的各项监控指标。通过查看集群的监控信息可以快速掌握集群的健康状态并及时获取系统的关键信息。 背景信息 处于不可用状态的C
类型。 数据写入 【规则】外部模块保证数据导入的幂等性。 ClickHouse不支持数据写入的事务保证。通过外部导入数据模块控制数据的幂等性，比如某个批次的数据导入异常，则drop对应分区数据或清理掉导入的数据后，重新导入该分区或批次数据。 【规则】大批量少频次的写入数据。 Cl
需要几分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 背景信息 假定这是
分桶 根据分桶列的Hash值将数据划分成不同的Bucket。 如果使用了Partition，则DISTRIBUTED ... 语句描述的是数据在各个分区内的划分规则。如果不使用Partition，则描述的是对整个表的数据的划分规则。 分桶列可以是多列，Aggregate和Uniq
【强制】创建表指定分桶buckets时，每个桶的数据大小为应保持在100M-3G之间，单分区中最大分桶数据不超过5000。 【强制】表数据超过5亿条以上必须设置分区分桶策略。 【强制】分桶的列不要设置太多，一般情况下1或2个列，同时需要兼顾数据分布均匀和查询吞吐之间的均衡，考虑数据均匀是为了避免某些桶的数据存在倾斜影
的分布式云存储系统，适用于海量数据存储以及分布式计算的场景，用户可以利用HBase搭建起TB至PB级数据规模的存储系统，对数据轻松进行过滤分析，毫秒级得到响应，快速发现数据价值。 HBase适用场景有： 海量数据存储。 适用于TB～PB级以上的数据存储，提供动态伸缩能力，方便用户
需要几分钟，便可完成海量数据查询数据仓库的搭建，简单轻松地完成对数据的实时查询分析，提升数据价值挖掘的整体效率。云数据仓库ClickHouse是一种基于MPP（大规模并行处理）架构的数仓服务，基于ClickHouse优异的查询性能，查询效率数倍于传统数据仓库。 ClickHouse集群管理功能
catalog能力，通过连接Hive Metastore，或者兼容Hive Metastore的元数据服务自动获取Hive库表信息，并进行表数据查询，从而避免了传统外部数据目录多需要手动映射以及数据迁移的复杂工程。 背景 许多客户的Hive表数据在OBS或HDFS上，需要Doris对接Hive外表，且Hive集
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